젤 영상에서 스팟을 탐지한 후, 스팟 사이의 일치 여부를 판단하여 새로운 단백질의 생성되었는지 없어진 단백질이 있는지 알아내게 된다. 젤 영상은 만들어지는 과정에서 같은 단백질이라도 스팟의 위치가 조금씩 다르게 된다. 스팟 사이의 관계는 비선형 변환에 해당하고, 각 스팟 사이의 매치는 NP 문제임이 증명되었고, 이를 해결하기 위한 휴리스틱 방법이 보고되었다. 최적화에 좋은 성능을 보이고 있는 홉필드 신경회로망을 젤 매치에 적용하는 방법을 연구하였다. 홉필드 신경망의 각 뉴런은 뉴런이 대표하는 두 스팟이 일치할 때 활성화되고, 일치하지 않을 때 활성화되지 않도록 하였다. 각 뉴런의 상태를 전체 에너지가 줄어드는 방향으로 변경하면 결국 안정된 상태에 도달하게 되고, 이 때 각 뉴런은 가능한 매치를 표현하게 된다.
기본행렬(fundamental matrix)을 정확하게 추정하기 위해서는 대상 스테레오 영상간의 일치점 정보에 존재하는 아웃라이어(outlier)에 의한 영향을 줄여야 한다. 계산된 기본행렬은 일치점 집합의 선택에 의해 많이 영향 받으며, 정확한 기본행렬을 구하기 위해서는 일치점 정보에서 아웃라이어를 제거해야 한다. 본 논문에서는 고르게 분포하는 일치점을 선택함으로써 보다 정화하게 기본행렬을 추정할 수 있음을 보이며, 이를 바탕으로 대상 영상 내에 고르게 분포하는 일치점들의 집합들을 효과적으로 선택하는 새로운 방법이 제안된다. 제안된 방법은 대상 영상을 균일한 부영역(subregion)으로 분할한 다음, 각 영역 상에 존재하는 대응점의 개수 및 각 영역의 면적을 고려하여 기본행렬 계산에 적합한 일치점 집합을 선택한다. 합성 및 실제 영상을 대상으로 일치점들의 분포를 고려하는 제안된 알고리즘이 보다 정확한 기본행렬을 구함을 확인하였다.
본 논문은 편마비환자들의 상지재활 기기 운용방법으로 건측에서 관성측정장치를 기반으로 한 관절각 추정 기법과 착용 과정에서 발생하는 측정축 뒤틀림을 보정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 검증하기 위해 실험자 왼팔의 상완과 전완에 관성측정장치를 부착하였으며, 임의의 자세를 촬영하여 검출한 실제 관절 각과 관절각 추정한 각과 비교하여 검증 하였다. 그리고 측정축 뒤틀림을 보정하는 기법을 적용 전/후를 비교하여 검증하였다. 실험 결과 측정축 뒤틀림 보정을 적용전은 관절각 일치율이 89.16%로 저조한 일치율을 보였으나, 측정축 뒤틀림을 보정한 후에 관절각 일치율은 93.28%의 일치율로 4.12% 개선되었음을 확인 하였다.
이변량 반복측정자료에서 Chinchilli 등(1996)이 제안한 가중일치상관계수는 두 변수의 일치성을 나타내는 측도이다. 기존에 제안된 가중일치상관계수 추정법은 변동효과 및 측정오차의 분산성분을 각각 최소제곱법으로 비편향 추정하여 구하는 것이다. 본 연구에서는 반복측정자료의 주변 우도함수를 설정한 후, 우도함수에 기초한 분산성분을 구하여 가중일치상관계수를 추정하는 방법을 제안한다. 이때, 각 분산성분은 유사/의사 우도함수 및 사후 분포에서 반복시행을 통하여 구해진다.
본 논문에서는 시스템 내의 모든sote들에게 분산되어 있는 정보들을 수렴하여 일치를 이루고, 그 결과를 모든 site들이 알도록 하는 다중 일치 프로토콜을 위한 효과적인 통신 방법을 제안하고자 한다. 분산 시스템에 참여하는 computer 또는 site들의 수를 N이라 할때, $O(N^2)$의 message를 필요로하면서 한 round안에 일치를 이룰 수 있는 프로토콜은 message의 수가 너무 많다는 것이 단점이다. 이에 본 논문에서는 Finite Projective Planes을 이용하여 message의 수를 줄이면서 두 round 안에 일치를 이룰 수 있는 통신 방법을 제안한다. 이때, 각 round마다 필요한 message의 수는 O(N$)이다. 또한, 이 통신 방법에서 이용되는 Finite Projective Planes을 구축하는 알고리즘을 제안하고자한다.
본 연구의 목적은 아동성폭력의 정의에 대한 한국간호사들의 인식의 특성을 알아보는 것이다. 보다 구체적으로, 양호교사와 병원간호사 간의 인식의 일치정도를 밝히고, 간호사들이 아동성폭력의 심각도를 판단함에 있어, 아동성폭력과 관련된 다양한 변수들의 상대적 중요성을 규명하는데 초점을 두고 있다. 이를 위하여 503명의 병원 간호사와 526명의 양호교사를 대상으로 한 vignette디자인 설문조사를 실시하였다. 아동성폭력 상황을 구성하는 일곱 개의 변수 (성폭력 행위 성폭력 빈도, 피해자의 연령, 피해자의 저항, 가해자의 연령, 가해자와 피해자의 교차성별, 가해자와 피해자의 관계)의 조합을 통해 64개의 vignettes를 만들었는데, 이는 1/4 factorial 디자인의 결과이다. 각 설문 대상자에 대해 64개의 vignettes가운데 16개의 vignettes를 무작위로 추출하고, 그 vignettes에 나타난 각 성폭력상황들의 심각 정도를 표시하도록 하였다. 연구결과에서 양호교사와 병원간호사는 아동성폭력의 심각도 인식에 있어 일치를 나타냈다. 각 상황변수들이 미치는 영향에 있어서는 양호교사와 병원간호사 간에 다소 차이를 보였으나, 성폭력 상황을 정의함에 있어서는 근본적인 인식에 일치를 보였다 두 집단 모두에서 성폭력행위 피해자의 저항, 가해자와 피해자의 교차성별, 성폭력 빈도, 가해자의 연령이 아동성폭력 인식에 영향하는 주요 요인으로 나타났다 한편, 가해자와 피해자의 관계는 주요 영향요인이 아닌 것으로 나타났다. 피해자의 연령은 양호교사 집단에서는 어느 정도 영향을 미치는 변수로, 병원간호사 집단에서는 별다른 영향이 없는 변수로 분석되었다. 결론적으로, 양호교사와 병원간호사는 잠재되어 있는 아동성폭력의 심각도에 대해 동일하게 판단한다. 본 연구결과는 법적, 전문가적 의미에서 아동성폭력 신고자로서의 의무를 지닌 한국간호사들의 아동성폭력에 대한 인식일치가, 그 역할 수행에 도움이 될 수 있음을 시사한다.
한국어 CVC 음절의 하위 단위는 초성자음과 모음을 포함하는 음절체(body)와 종성자음(coda)으로 이루어져 있고, 영어 음절은 초성(onset)과, 모음과 종성자음을 포함하는 각운(rime)으로 이루어져 있다고 한다. 본 연구에서는 한국인이 영어의 음절을 한국어 음절 정보처리 방법으로 정보처리 하는지를 알아보고자 하였다 실험 조건으로는 음절체 일치 조건(예, 각-감, cap-cat), 각운 일치 조건(예, 남감, pat-cat), 그리고 두 자음 일치 통제조건(예, 김-감, cut-cat)과 무관련 통제 조건(예, ***-감, ***-cat)이 사용되었다. 실험 과제로는 점화 어휘판단 과제(primed lexical decision task)를 수행하였다. 만약 음절체 일치 조건에서의 점화효과가 각운 일치 조건에서의 점화효과보다 크다면 한국인의 음절분절 단위가 음절체-종성(body-coda) 구조일 것으로 예상할 수 있고 각운 조건에서의 점화효과가 더 크다면 그 단위가 초성-각운(onset-rime)구조일 것으로 예상할 수 있다. 실험 결과, 한국어 음절의 경우 각운 일치 조건의 점화 효과가 음절체 일치 조건의 점화 효과보다 크게 나타나 음절체-종성 구조로의 하위 단위 분석을 지지했다. 그러나 영어의 경우에는 각운 일치 조건의 점화 효과가 음절체 일치 조건의 점화 효과보다 크게 나타나 초성-각운 구조로의 분석을 지지하였다. 따라서 한국인이 시각 단어를 재인할 때에는 언어 특정적인 분석을 수행한다는 결과를 얻었다.
본 논문은 지문 특징점 들에서 서로 연결되어진 구조 정보를 활용한 지문 매칭 알고리즘에 대해 연구하였다. 매칭에 이용한 특징은 분기점, 단점 그리고 융선의 방향 등이다. 한 융선 위에 존재하는 여러 특징점들의 연결정보를 찾고, 이를 저장하여 기준좌표축(한쌍의 특징)을 검출한다. 서로 일치하는 한 쌍의 특징을 이용해 입력지문을 이동하고 회전하여 원본지문과 일치시킨 후 각 특징들의 위치, 융선 방향이 일치하는 개수에 따라 지문의 동일여부를 판단하였다. 제안된 알고리즘은 회전과 이동에 무관한 지문인식이 가능하며, 처리 속도가 빨라 실시간 지문인식에 적용할 수 있다.
본 논문은 특징 클러스터에 대한 묘사에 기반한 새로운 특징 기반 영상 정합을 제안한다. 추출되는 특징들을 모두 동등하게 처리하는 기존 방법은 반복 패턴이 존재하는 영상에서는 매칭이 종종 실패하거나 적은 일치점만을 제공한다. 그 이유는 서로 닮아 있는 반복 패턴들로 인해 기하학적으로 일관되지 않은 매칭점들이 발생하거나 거리 비율 테스트를 통과하지 못하기 때문이다. 이에 반해 제안하는 방법은 더 많은 수의 일치점들을 발견할 수 있다. 이를 위해 제안하는 방법은 먼저 추출된 특징들을 반복 패턴으로부터 온 것들과 그렇지 않은 두드러진 특징들로 분리한다. 그런 후 support vector data description을 이용하여 각 반복 패턴들을 묘사한다. 동일하지 않은 영상이 매칭되는 경우를 제거하고 기하학적으로 일관된 일치점들을 제공하기 위해 매칭된 쌍에 대한 기하학적인 단서가 추가된다. 실험을 통해 제안하는 방법은 반복 패턴으로부터 추출된 특징들에 대해 일치점을 제공함으로써 더 많은 수의 일치점을 제공하게 되어 더 정확한 영상 정합을 수행한다는 것을 증명하였다.
본 연구는 일반아동과 영재아동을 대상으로 부모의 양육특성(양육태도, 양육스트레스, 배우자양육협조 배우자훈육일치)을 비교 분석하였다. 연구 결과 첫째, 영재아동과 일반아동 집단에서 양육태도, 배우자양육협조, 배우자훈육일치의 차이가 있었는데, 영재아동의 부모가 더욱 긍정적인 것으로 나타났다. 둘째, 영재아동과 일반아동 각각의 집단에서 양육태도, 양육스트레스, 배우자양육협조, 배우자훈육일치 간에 유의한 상관이 있었다. 특히 양육스트레스는 배우자양육협조, 배우자훈육일치와 유의한 부적인 상관이 있었다. 셋째, 각 집단에서 양육태도에 미치는 양육특성 변수들의 영향력을 살펴본 결과 영재아동집단에서는 배우자훈육일치가, 일반아동집단에서는 양육스트레스, 배우자훈육일치가 양육태도에 유의한 영향력이 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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